机器学习通过提高相关性排序、查询理解和适应用户行为来增强全文搜索。 传统的搜索系统依赖于基于规则的算法（如 TF-IDF 或 BM25）来根据关键词匹配对文档进行排序。 然而，机器学习模型可以分析数据中的模式，从而更好地理解查询背后的意图，并优先考虑符合用户需求的结果，即使缺少精确的关键词匹配。 例如，在用户交互上训练的模型可以学习到，搜索“如何修理漏水管道”应该优先显示教程，而不是产品列表，即使文档中没有完全相同的短语。
一个关键的应用是语义搜索，其中像 BERT 或句子转换器这样的模型将查询和文档映射到密集的向量嵌入中。 这些嵌入捕获语义意义，允许系统返回上下文相似的结果，即使没有共享的关键词。 例如，搜索“犬类伙伴”可能会检索到提及“狗”或“宠物”的文档。 机器学习还改进了查询处理——自动纠正拼写错误、用同义词扩展查询或对模糊术语进行分类（例如，“Java”作为一种编程语言而不是咖啡）。 像 Elasticsearch 的 Learned Rank 插件这样的工具使用 ML 在初始的基于关键词的检索之后重新排序结果，从而平衡速度和准确性。
然而，集成机器学习需要仔细考虑。 训练模型需要标记数据（例如，点击率日志或人工评估的相关性判断），这可能需要高昂的收集成本。 部署大型模型可能会增加延迟，因此需要模型蒸馏或混合方法（例如，将 BM25 与神经重排序相结合）。 维护也很关键，因为如果用户行为或内容发生变化，模型会随着时间的推移而发生漂移。 例如，电子商务搜索系统可能会每周重新训练其排名模型，以适应热门产品。 虽然 ML 增加了复杂性，但它解决了传统方法的局限性，提供了更细致和以用户为中心的搜索体验。
